基于BERT的中文电子病历命名实体识别

作     者：封红旗 孙杨 杨森 李文杰 FENG Hong-qi;SUN Yang;YANG Sen;LI Wen-jie

作者机构：常州大学计算机与人工智能学院江苏常州213164 常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164 常州大学生物医学信息技术重点实验室江苏常州213164 

基　　金：江苏省科技厅社会发展基金项目(BE2018638) 常州市社会发展基金项目(CE20195025) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第4期

页      码：1220-1227页

摘      要：针对中文电子病历命名实体识别过程中实体特征利用率低,语义表示不充分等问题,提出一种基于BERT语言模型的命名实体识别方法。运用Char-CNN学习字符的多种特征,将特征加入BERT预训练生成的词向量中,获得融合领域信息和汉字特征的词向量表示,将词向量输入迭代扩张卷积神经网络中进行特征抽取,引入注意力机制加强实体特征的关注度,通过CRF解码标注命名实体。实验结果表明,该方法在CCKS17中取得91.64%的F1值,识别性能优于现有方法。

主 题 词：中文电子病历 命名实体识别 深度学习 语言模型 卷积神经网络 注意力机制 词向量 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.04.035

馆 藏 号：203121187...